import torch.nn as nn  
  
# 定义多层感知机模型  
class MLP(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.flatten = nn.Flatten()  # 定义数据展平层，将多维数据转换为一维向量  
        self.fc1 = nn.Linear(784, 20)  # 定义第一个全连接层，输入维度为784，输出维度为20
        self.relu = nn.ReLU()  # 定义ReLU激活函数  
        self.fc2 = nn.Linear(20, 10)  # 定义第二个全连接层，输入维度为20，输出维度为10
    
    def forward(self, x):  
        x = self.flatten(x)  # 将输入数据展平为一维向量  
        x = self.fc1(x)  # 通过第一个全连接层  
        x = self.relu(x)  # 应用ReLU激活函数  
        x = self.fc2(x)  # 通过第二个全连接层  
        return x  